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SR-IOV技术在数据中心网络中的应用

随着我国经济高速发展以及信息化程度的提高,云计算已经得到了广泛应用,但是现有的一些云计算技术随着管理计算资源规模的增加存在性能瓶颈。分析了传统IaaS中VM网络配置中存在的问题,提出了采用SR-IOV技术提高网络性能;同时对技术应用过程进行了详细的阐述,并进行了网络性能对比测试验证,最后提出了云网一体数据中心建设思路。

  • 2022-01-04
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SDN中基于用户服务等级目标的流量控制算法

SDN解决了传统IP网络异构性带来的配置管理困难、业务维护复杂等问题,流 量控制算法成为SDN的研究热点。现有流量控制算法多为业务流的配置优化 和网络整体性能的优化,缺乏面向用户需求的设计。然而,网络用户最关心的是自己业务的服务质量。不同业务流的QoS参数和目标不同,对传输链路性能提出了定量化的要求。针对这个问题,提出基于用户服务等级目标要求的流量控制算法。算法首先对多种QoS指标的业务流进行了分类,再结合业务流优先级和服务等级目标值的约束模型进行路由计算和资源分配。仿真实验证明,该算法能瞄准用户对业务流的QoS要求,精准地选择服务链路,达到多业务流QoS保障的目的。

  • 2022-01-04
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ICT机房基础设施监控系统标准化建设研究

针对当前ICT机房基础设施监控系统建设中存在的多监控子系统并存、各子系统条块分割、底端采集设备不通用、系统间无法数据共享、无法联动、互联接口不统一等问题,从底端采集设备、B接口、中间数据库、监控平台软件功能等几个方面,提出ICT机房基础设施监控系统的标准化建设方案,涵盖了底端采集设备统一组网、采集数据共享和系统功能测试评估等方面,以满足今后ICT基础设施监控大数据分析和智能控制的需求。

  • 2022-01-04
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电信计费业务中基于复购行为的协同过滤营销推荐

移动互联网时代下,通过挖掘电信运营商计费业务订购行为数据,发现用户复购行为规律,并构建用户对于不同业务的兴趣偏好。进一步计算业务之间的相似度,在此基础上提出了基于复购行为的协同过滤营销推荐算法,以提升用户复购频次。为了评估算法的有效性,选取不同的数据模型在视频会员营销中进行测试,结果表明所提算法能够取得较好的转化效果。

  • 2022-01-04
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一种面向5G网络的人工智能平台

首先分析了人工智能在运营商网络建设、规划、运营、优化、维护等方面的重要意义,以及使用人工技能技术的痛点,横向对比互联网厂商以及各大运营商的AI平台建设思路后,详细介绍中国联通面向网络的AI平台的建设目标、建设情况以及创新举措,最后展望网络AI平台未来的演进计划。

  • 2022-01-04
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基于机器学习方法的设备监控指标预测

主要介绍了基于机器学习方法的设备监控指标的模型设计与实现。基于时间序列算法,从生产实际出发,在不同应用场景下对不同厂商,甚至是同一厂商内不同设备,不同版本,设计和构建了“冷启动”的指标预测模型。使得指标的预测“千人千面”,并同时达成数据闭环和模型更新的效果。在应用上主要用于监控不同维度的网络业务恶化的问题。

  • 2022-01-04
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基于lightGBM算法的MR网络信号预测

无线网络质量是运营商的命脉与核心,合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法,采集基站现有的MR数据,对MR数据进行栅格化,并对栅格化后的数据进行分析处理,通过LightGBM算法对有经纬度的未知地区进行网络信号强度预测,从而实现无线网络优化,保证网络通信质量。

  • 2022-01-04
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运营商智慧中台建设思路探讨

新基建大潮兴起对信息基础设施建设提出了新的能力需求,通信网络需要推动运营模式的转型升级,构建网络+中台+应用的5G场景化运营新模式,通过智慧中台对云网能力进行聚合/拉通/开放。介绍了运营模式的发展趋势,并从智慧中台的建设原则、架构设计、建设方式、对业务的赋能方式等方面进行了探讨,智慧中台将在产业数字化转型方面发挥重要作用。

  • 2022-01-04
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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